GPU并行加速支持向量机：研究与实践

"这篇论文是关于利用GPU并行加速支持向量机（SVM）的研究与实践，由王亮、高占春和蒋砚军共同完成。他们关注的问题是支持向量机在处理非线性核函数时的计算效率低下，尤其是在面对大规模数据集时。文章提出了一种改进的并行SVM方法，利用现代GPU设备提升SVM算法的训练速度，并通过实验对比了与经典SVM工具LIBSVM的性能差异。" 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种广泛应用于分类和回归问题的机器学习模型，以其高预测精度而著名。SVM的核心在于寻找一个最优超平面，能够最大化不同类别之间的间隔。在处理线性可分的数据时，SVM相对简单，但面对非线性数据，就需要采用非线性核函数，如高斯核（RBF）、多项式核或Sigmoid核等。这些核函数可以将数据映射到高维空间，使得原本在原始空间中难以区分的样本在新空间中变得线性可分。然而，非线性核函数的使用显著增加了计算复杂度，特别是当数据集庞大时，计算量会急剧增加。 为了解决这个问题，论文提出了一种基于GPU的并行化策略。GPU（Graphics Processing Unit）因其并行计算能力强大，近年来被广泛用于科学计算和机器学习领域。通过将SVM的训练任务分解为多个子任务并分配给GPU的大量核心处理，可以显著提高计算效率。论文中的方法特别关注训练阶段的优化，这一阶段通常包括求解拉格朗日乘子和构建决策边界等计算密集型步骤。 实验结果表明，提出的并行SVM系统相比于传统的基于CPU的LIBSVM实现了更快的训练速度，这证明了GPU并行化的有效性。尽管没有提供具体的加速比，但这种加速对于处理大规模数据集的SVM训练至关重要，因为它可以显著缩短训练时间，从而更快地得到模型，并可能允许在更大规模的数据上进行训练，提高模型的泛化能力。 关键词：SVM、众核、GPU和并行化分别对应于该研究的关键技术点。SVM表示支持向量机，众核指的是GPU的多核心架构，GPU是指图形处理器，而并行化则是指通过并行计算提升性能的技术手段。这篇论文的贡献在于提供了一种有效利用GPU并行计算能力优化SVM训练的方法，对于提升机器学习在大数据环境下的效率有重要价值。